強化学習等による『逆転オセロニア』対戦環境バランス設計支援 | BLOG - DeNA Engineering
こんにちは。 ゲーム事業部ディベロップメント統括部AI推進部の吉村です。 先日オンライン開催されたCEDEC2020にて、システム本部AIシステム部の甲野と共に「『逆転オセロニア』における，バンディットアルゴリズムおよび強化学習を用いた対戦環境のバランス設計支援」という講演をさせていただきました。 聴講にお越し下さった皆様、ならびに運営の皆様、誠にありがとうございました。 本講演では、『逆転オセロニア』における対戦環境のバランス調整を強化学習AIでサポートする取り組みについてお話ししました。 今回のフォローアップ記事では 講演の題材となった取り組みの概要 今回のプロジェクトにおいて重要と感じた"三本柱" 講演時にいただいたいくつかのご質問とそれに対する回答 についてご紹介したいと思います。 取り組みの概要 我々は強化学習AIを用いて、『逆転オセロニア』における対戦環境のバランス調整をサポー
AI(deep learningや機械学習)導入にあたって危険と思った5つの兆候｜Yuki Mimuro
週にだいたい15件(1日3件ほど)のAI(ここではdeep learningや機械学習を指します)導入に関するご相談をいただきます。それを3年間やっているので、相当数1,000社くらいはお話したかと思います。(こういうとなんか胡散臭いですね笑) その中で「これは実運用までは遠いだろうな」と思う瞬間がいくつかあるので、それを抽象化してまとめてみました。 ※追記: 抽象化したものを記載しております。特定の企業や個人のAI導入に対するアティチュードを非難/否定するのものではないことをご理解くださいませ。 以前、会社のBlogで下記のような記事を書きました。 その中で上記のようなものを紹介しました。これの概要はブログを読んでいただけると幸いです。 今回は「5つのD」に沿いながら「こんな言葉がmtgで出ていちゃまずい」「こんな考え方では導入が進まないのではないか」と思ったことを記載していきたいと思い
「本当の失敗は、途中で諦めること」 AI開発は失敗に学べ、ミクシィが“ゼロからの挑戦”で得た教訓
「本当の失敗は、途中で諦めること」 AI開発は失敗に学べ、ミクシィが“ゼロからの挑戦”で得た教訓：これからのAIの話をしよう（カスタマーサポート編）（1/4 ページ） 「本当の失敗は、失敗を理由に途中で諦めてしまうことです」――エンジニアとしてカスタマーサポート（CS）部門を裏で支えるミクシィの豊川弘樹さん（統括管理本部 CS部 CREグループ マネジャー）は、こう話す。 豊川さん率いるCREグループには6人のエンジニアが所属し、技術を駆使してCS部門の業務をサポートしている。これまでCS業務を支援するためにさまざまなシステムを開発してきたが、CREグループ初となるAI（人工知能）プロジェクトを行うことになり、いくつもの壁にぶち当たった。 CS業務をAIで効率化できないか――そう考え、約8カ月にわたってAI開発を進めたが、完成したものは実運用に耐えるレベルのものではなかった。豊川さんはプロ
「スマートスピーカー」の中にある「人工知能」は何をしているのか、作り方から理解する
「スマートスピーカー」の中にある「人工知能」は何をしているのか、作り方から理解する：ものになるモノ、ならないモノ（77） 世界の名だたるプラットフォーマーが開発に力を入れる「スマートスピーカー」。どのような手順でどんな処理が行われているのかは完全にブラックボックスだ。「スマートスピーカーを理解するには、自作するのが早道」と提唱する開発者に話を聞いた。 Amazon、Google、LINE、Apple（日本未上陸）と世界の名だたるプラットフォーマーが開発に力を入れる「スマートスピーカー」。筆者の中では、iPhoneに搭載されたSiriに次いで「人工知能」の存在を身近に感じる製品であると捉えている。ただ「オーケー、グーグル」や「アレクサ」と問い掛けたその先ではどのような手順でどんな処理が行われているのかは完全にブラックボックスだ。そのような折、「スマートスピーカーを理解するには、自作するのが早
ソースコードの不備をAIで見つける富士通、新しい診断ツールの中身
人工知能（AI）などを活用し、システム開発プロジェクトのプロセス改革に取り組む富士通。この改革のために、2017年11月から本格活用するツールの1つが「ソース診断」だ。このツールでは、英数字や記号といった文字列の固まりであるソースコードを、テキストデータとしてではなく、画像として分析するという。 どのような仕組みでソースコードの不備を見つけるのか。ツール活用により、開発プロセスをどう改善するのか。ツールの開発責任者である富士通アプリケーションズの森崎雅稔取締役兼ソフトウェアエンジニアリングセンター長に聞いた。 保守性の低いコードを見逃しやすい ソース診断は、ソースコードのレビュー作業の効率化と精緻化を支援するツール。画像化されたソースコードを基に、AIが主に可読性を診断する。ツールで可読性が低い箇所に当たりを付け、該当箇所を集中的にレビューすることによって、レビュアーは作業の効率化と精緻化
データを確認せずに「できます！」と役員が確約した、ディープラーニング案件の末路
データを確認せずに「できます！」と役員が確約した、ディープラーニング案件の末路：開発残酷物語（4）（1/3 ページ） トラブルの原因は何だったのか、どうすれば良かったのか。実在する開発会社がリアルに体験した開発失敗事例を基に、より良いプロジェクトの進め方を山本一郎氏が探る本連載。今回は「ディープラーニング」にまつわる失敗談を紹介します。 「開発残酷物語」は、システム開発会社比較検索サービス「発注ナビ」ユーザーのシステム開発会社の方々に過去の失敗事例をお話しいただき、契約で押さえるべきポイントやプロジェクト運営の勘所を読者諸氏と共有し、これから経験するトラブルを未然に防ぐことを目的としている。 聞き手は、山本一郎氏。今回、失敗談をお話しいただいたのは、「コンピュータマインド」の常務取締役 萱沼常人氏だ。 同社は山梨県に本社を構え、東京都新宿区に東京本社を置き、沖縄にも事業所がある。従業員数1
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